HEMM: Holistic Evaluation of Multimodal Foundation Models
作者: Paul Pu Liang, Akshay Goindani, Talha Chafekar, Leena Mathur, Haofei Yu, Ruslan Salakhutdinov, Louis-Philippe Morency
分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL, cs.CV
发布日期: 2024-07-03
备注: Code available at https://github.com/pliang279/HEMM
💡 一句话要点
HEMM：多模态基础模型的全面评估框架，涵盖基本技能、信息流和实际应用。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态基础模型 模型评估 基准测试 信息流 实际应用
📋 核心要点
- 现有方法难以全面评估多模态基础模型，缺乏统一的评估标准和维度。
- HEMM框架从基本技能、信息流和实际用例三个维度系统评估多模态模型。
- 实验结果揭示了现有模型在多模态交互、推理和外部知识利用方面的挑战，并分析了模型规模、预训练数据和指令调优的影响。
📝 摘要（中文）
多模态基础模型能够整体处理文本以及图像、视频、音频和其他感官模态，在各种实际应用中日益普及。然而，考虑到可能的建模决策、任务和领域范围，对多模态基础模型进行表征和研究进展具有挑战性。本文提出了多模态模型整体评估（HEMM），以系统地评估多模态基础模型在一组三个维度上的能力：基本技能、信息流和实际用例。基本多模态技能是解决问题所需的内部能力，例如跨模态学习交互、细粒度对齐、多步推理以及处理外部知识的能力。信息流研究多模态内容在任务期间如何通过查询、翻译、编辑和融合而变化。用例涵盖了现实世界多媒体、情感计算、自然科学、医疗保健和人机交互应用中引入的特定领域挑战。通过在HEMM的30个任务中进行的全面实验，我们（1）确定了对当今模型构成挑战的关键数据集维度（例如，基本技能、信息流和用例），以及（2）提炼了关于不同建模维度（例如，规模、预训练数据、多模态对齐、预训练和指令调整目标）如何影响性能的性能趋势。我们关于具有挑战性的多模态交互、用例以及需要推理和外部知识的任务、数据和模型规模的益处以及指令调整的影响的结论为多模态基础模型的未来工作提供了可操作的见解。
🔬 方法详解
问题定义：当前多模态基础模型发展迅速，但缺乏一个统一、全面的评估框架。现有的评估方法往往侧重于特定任务或模态，难以系统性地分析模型的优势和不足，阻碍了多模态模型的发展和应用。
核心思路：HEMM的核心思路是将多模态模型的评估分解为三个关键维度：基本技能、信息流和实际用例。通过对这三个维度的细致评估，可以更全面地了解模型的能力，并识别其潜在的瓶颈。这种分解方法有助于研究人员更有针对性地改进模型。
技术框架：HEMM框架包含30个不同的任务，这些任务被组织到三个维度中。基本技能维度评估模型内部能力，如跨模态交互、细粒度对齐、多步推理和外部知识利用。信息流维度研究多模态内容在任务执行过程中的变化，涉及查询、翻译、编辑和融合等操作。实际用例维度则涵盖了现实世界中的多媒体、情感计算、自然科学、医疗保健和人机交互等领域的应用。
关键创新：HEMM的关键创新在于其全面的评估维度和任务设计。它不仅关注模型的性能指标，更关注模型在不同场景下的行为和能力。通过对基本技能、信息流和实际用例的评估，HEMM能够更深入地了解模型的内部机制和潜在问题。
关键设计：HEMM的任务设计考虑了多种因素，包括任务的难度、模态的组合方式、所需的推理能力和外部知识。例如，在基本技能维度中，设计了需要细粒度对齐的任务，以评估模型对不同模态之间细微差异的理解能力。在信息流维度中，设计了需要多步推理的任务，以评估模型的推理能力。在实际用例维度中，选择了具有代表性的应用场景，以评估模型在真实世界中的表现。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，现有模型在多模态交互、推理和外部知识利用方面仍存在挑战。数据和模型规模的增加可以显著提高模型性能，指令调优也有助于提升模型在特定任务上的表现。HEMM框架能够有效区分不同模型的性能差异，并为模型改进提供指导。
🎯 应用场景
HEMM框架可用于指导多模态基础模型的设计和优化，帮助研究人员更好地理解模型的优势和不足。该框架还可用于评估不同模型的性能，为用户选择合适的模型提供参考。此外，HEMM可以促进多模态技术在各个领域的应用，例如智能助手、医疗诊断和人机交互。
📄 摘要（原文）
Multimodal foundation models that can holistically process text alongside images, video, audio, and other sensory modalities are increasingly used in a variety of real-world applications. However, it is challenging to characterize and study progress in multimodal foundation models, given the range of possible modeling decisions, tasks, and domains. In this paper, we introduce Holistic Evaluation of Multimodal Models (HEMM) to systematically evaluate the capabilities of multimodal foundation models across a set of 3 dimensions: basic skills, information flow, and real-world use cases. Basic multimodal skills are internal abilities required to solve problems, such as learning interactions across modalities, fine-grained alignment, multi-step reasoning, and the ability to handle external knowledge. Information flow studies how multimodal content changes during a task through querying, translation, editing, and fusion. Use cases span domain-specific challenges introduced in real-world multimedia, affective computing, natural sciences, healthcare, and human-computer interaction applications. Through comprehensive experiments across the 30 tasks in HEMM, we (1) identify key dataset dimensions (e.g., basic skills, information flows, and use cases) that pose challenges to today's models, and (2) distill performance trends regarding how different modeling dimensions (e.g., scale, pre-training data, multimodal alignment, pre-training, and instruction tuning objectives) influence performance. Our conclusions regarding challenging multimodal interactions, use cases, and tasks requiring reasoning and external knowledge, the benefits of data and model scale, and the impacts of instruction tuning yield actionable insights for future work in multimodal foundation models.